本研究探讨了前向传递算法在高光谱图像分类中的应用，实验结果表明其在克服初值敏感和梯度消失等问题上优于传统反向传播算法。结合前向和反向算法，提高了生物医学图像分类的准确性，为临床诊断提供支持。此外，研究提出了快速网络适应方法，显著提升了神经网络的训练效率和泛化能力。